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今天就跟大家聊聊有關(guān)Python程序如何提升工作效率，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

　　一、Python程序入門
　　1、理解 Pythonic 概念，詳見 Python 中的《Python之禪》
　　2、編寫 Pythonic 代碼
　?。?）避免不規(guī)范代碼，比如只用大小寫區(qū)分變量、使用容易混淆的變量名、害怕過長變量名等。有時候長的變量名會使代碼更加具有可讀性。
　?。?）深入學(xué)習(xí) Python 相關(guān)知識，比如語言特性、庫特性等，比如Python演變過程等。深入學(xué)習(xí)一兩個業(yè)內(nèi)公認(rèn)的 Pythonic 的代碼庫，比如Flask等。
　　3：理解 Python 與 C 的不同之處，比如縮進與 {}，單引號雙引號，三元操作符？， Switch-Case 語句等。
　　4：在代碼中適當(dāng)添加注釋
　　5：適當(dāng)添加空行使代碼布局更加合理
　　6：編寫函數(shù)的 4 個原則
　?。?）函數(shù)設(shè)計要盡量短小，嵌套層次不宜過深
　?。?）函數(shù)聲明應(yīng)該做到合理、簡單、易用
　　（3）函數(shù)參數(shù)設(shè)計應(yīng)該考慮向下兼容
　?。?）一個函數(shù)只做一件事，盡量保證函數(shù)粒度的一致性
　　7：將常量集中在一個文件，且常量名盡量使用全大寫字母

　　二、編程慣用法
　　8：利用 assert 語句來發(fā)現(xiàn)問題，但要注意，斷言 assert 會影響效率
　　9：數(shù)據(jù)交換值時不推薦使用臨時變量，而是直接 a, b = b, a
　　10：充分利用惰性計算（Lazy evaluation）的特性，從而避免不必要的計算
　　11：理解枚舉替代實現(xiàn)的缺陷（最新版 Python 中已經(jīng)加入了枚舉特性）
　　12：不推薦使用 type 來進行類型檢查，因為有些時候 type 的結(jié)果并不一定可靠。如果有需求，使用 isinstance 函數(shù)來代替
　　13：盡量將變量轉(zhuǎn)化為浮點類型后再做除法（Python3 以后不用考慮）
　　14：警惕eval()函數(shù)的安全漏洞，有點類似于 SQL 注入
　　15：使用 enumerate() 同時獲取序列迭代的索引和值
　　16：分清 == 和 is 的適用場景，特別是在比較字符串等不可變類型變量時（詳見評論）
　　17：盡量使用 Unicode。在 Python2 中編碼是很讓人頭痛的一件事，但 Python3 就不用過多考慮了
　　18：構(gòu)建合理的包層次來管理 Module

　　三、基礎(chǔ)用法
　　19：有節(jié)制的使用 from…import 語句，防止污染命名空間
　　20：優(yōu)先使用 absolute import 來導(dǎo)入模塊（Python3中已經(jīng)移除了relative import）
　　21：i+=1 不等于 ++i，在 Python 中，++i 前邊的加號僅表示正，不表示操作
　　22：習(xí)慣使用 with 自動關(guān)閉資源，特別是在文件讀寫中
　　23：使用 else 子句簡化循環(huán)（異常處理）
　　24：遵循異常處理的幾點基本原則
　?。?）注意異常的粒度，try 塊中盡量少寫代碼
　?。?）謹(jǐn)慎使用單獨的 except 語句，或 except Exception 語句，而是定位到具體異常
　?。?）注意異常捕獲的順序，在合適的層次處理異常
　?。?）使用更加友好的異常信息，遵守異常參數(shù)的規(guī)范
　　25：避免 finally 中可能發(fā)生的陷阱
　　26：深入理解 None，正確判斷對象是否為空。
　　27：連接字符串應(yīng)優(yōu)先使用 join 函數(shù)，而不是+操作
　　28：格式化字符串時盡量使用 format 函數(shù)，而不是 % 形式
　　29：區(qū)別對待可變對象和不可變對象，特別是作為函數(shù)參數(shù)時
　　30：[], {}和()：一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代碼更清晰，同時效率更高
　　31：函數(shù)傳參數(shù)，既不是傳值也不是傳引用，而是傳對象或者說對象的引用
　　32：警惕默認(rèn)參數(shù)潛在的問題，特別是當(dāng)默認(rèn)參數(shù)為可變對象時
　　33：函數(shù)中慎用變長參數(shù) args 和 kargs
　?。?）這種使用太靈活，從而使得函數(shù)簽名不夠清晰，可讀性較差
　?。?）如果因為函數(shù)參數(shù)過多而是用變長參數(shù)簡化函數(shù)定義，那么一般該函數(shù)可以重構(gòu)
　　34：深入理解 str()和 repr() 的區(qū)別
　?。?）兩者之間的目標(biāo)不同：str 主要面向客戶，其目的是可讀性，返回形式為用戶友好性和可讀性都比較高的字符串形式；而 repr 是面向 Python 解釋器或者說Python開發(fā)人員，其目的是準(zhǔn)確性，其返回值表示 Python 解釋器內(nèi)部的定義
　?。?）在解釋器中直接輸入變量，默認(rèn)調(diào)用repr函數(shù)，而print(var)默認(rèn)調(diào)用str函數(shù)
　?。?）repr函數(shù)的返回值一般可以用eval函數(shù)來還原對象
　?。?）兩者分別調(diào)用對象的內(nèi)建函數(shù) __str__ ()和 __repr__ ()
　　35：分清靜態(tài)方法 staticmethod 和類方法classmethod 的使用場景

　　四、庫的使用
　　36：掌握字符串的基本用法
　　37：按需選擇 sort() 和 sorted() 函數(shù)
　　sort() 是列表在就地進行排序，所以不能排序元組等不可變類型。
　　sorted() 可以排序任意的可迭代類型，同時不改變原變量本身。
　　38：使用copy模塊深拷貝對象，區(qū)分淺拷貝（shallow copy）和深拷貝（deep copy）
　　39：使用 Counter 進行計數(shù)統(tǒng)計，Counter 是字典類的子類，在 collections 模塊中
　　40：深入掌握 ConfigParse
　　41：使用 argparse 模塊處理命令行參數(shù)
　　42：使用 pandas 處理大型 CSV 文件
　　Python 本身提供一個CSV文件處理模塊，并提供reader、writer等函數(shù)。
　　Pandas 可提供分塊、合并處理等，適用于數(shù)據(jù)量大的情況，且對二維數(shù)據(jù)操作更方便。
　　43：使用 ElementTree解析XML
　　44：理解模塊 pickle 的優(yōu)劣
　　優(yōu)勢：接口簡單、各平臺通用、支持的數(shù)據(jù)類型廣泛、擴展性強
　　劣勢：不保證數(shù)據(jù)操作的原子性、存在安全問題、不同語言之間不兼容
　　45：序列化的另一個選擇 JSON 模塊：load 和 dump 操作
　　46：使用 traceback 獲取棧信息
　　47：使用 logging 記錄日志信息
　　48：使用 threading 模塊編寫多線程程序
　　49：使用 Queue 模塊使多線程編程更安全

　　五、設(shè)計模式
　　50：利用模塊實現(xiàn)單例模式
　　51：用 mixin 模式讓程序更加靈活
　　52：用發(fā)布-訂閱模式實現(xiàn)松耦合
　　53：用狀態(tài)模式美化代碼

　　六、內(nèi)部機制
　　54：理解 build-in 對象
　　55：__init__ ()不是構(gòu)造方法，理解 __new__ ()與它之間的區(qū)別
　　56：理解變量的查找機制，即作用域
　　局部作用域
　　全局作用域
　　嵌套作用域
　　內(nèi)置作用域
　　57：為什么需要self參數(shù)
　　58：理解 MRO（方法解析順序）與多繼承
　　59：理解描述符機制
　　60：區(qū)別 __getattr__ ()與 __getattribute__ ()方法之間的區(qū)別
　　61：使用更安全的 property
　　62：掌握元類 metaclass
　　63：熟悉 Python 對象協(xié)議
　　64：利用操作符重載實現(xiàn)中綴語法
　　65：熟悉 Python 的迭代器協(xié)議
　　66：熟悉 Python 的生成器
　　67：基于生成器的協(xié)程和 greenlet，理解協(xié)程、多線程、多進程之間的區(qū)別
　　68：理解 GIL 的局限性
　　69：對象的管理和垃圾回收

　　七、使用工具輔助項目開發(fā)
　　70：從 PyPI 安裝第三方包
　　71：使用 pip 和 yolk 安裝、管理包
　　72：做 paster 創(chuàng)建包
　　73：理解單元測試的概念
　　74：為包編寫單元測試
　　75：利用測試驅(qū)動開發(fā)（TDD）提高代碼的可測性
　　76：使用 Pylint 檢查代碼風(fēng)格
　　代碼風(fēng)格審查
　　代碼錯誤檢查
　　發(fā)現(xiàn)重復(fù)以及不合理的代碼，方便重構(gòu)
　　高度的可配置化和可定制化
　　支持各種 IDE 和編輯器的集成
　　能夠基于 Python 代碼生成 UML 圖
　　能夠與 Jenkins 等持續(xù)集成工具相結(jié)合，支持自動代碼審查
　　77：進行高效的代碼審查
　　78：將包發(fā)布到 PyPI

　　八、性能剖析與優(yōu)化
　　79：了解代碼優(yōu)化的基本原則
　　80：借助性能優(yōu)化工具
　　81：利用 cProfile 定位性能瓶頸
　　82：使用 memory_profiler 和 objgraph 剖析內(nèi)存使用
　　83：努力降低算法復(fù)雜度
　　84：掌握循環(huán)優(yōu)化的基本技巧
　　減少循環(huán)內(nèi)部的計算
　　將顯式循環(huán)改為隱式循環(huán)，當(dāng)然這會犧牲代碼的可讀性
　　在循環(huán)中盡量引用局部變量
　　關(guān)注內(nèi)層嵌套循環(huán)
　　85：使用生成器提高效率
　　86：使用不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化性能
　　87：充分利用 set 的優(yōu)勢
　　88：使用 multiprocessing 模塊克服 GIL 缺陷
　　89：使用線程池提高效率
　　90：使用 Cythonb 編寫擴展模塊

看完上述內(nèi)容，你們對Python程序如何提升工作效率有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

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